Big Data vastaan Data Mining – Mitä on todellinen ero?

Oletko innostunut oppimaan big datasta ja data miningista? Big data ja data mining ovat kaksi eri termiä, joilla on eri tarkoitus. Molemmat käyttävät suuria tietoja, jotta voidaan poimia merkityksellisiä oivalluksia epäjärjestyksessä olevista tiedoista. Maailma on voimassa big datan ansiosta, mikä pakottaa organisaatioita etsimään asiantuntijoita, jotka pystyvät käsittelemään suuria tietomääriä. Big data -analytiikan globaali markkina kasvaa eksponentiaalisesti, ja sen arvon odotetaan olevan yli 655 miljardia dollaria vuoteen 2029 mennessä.

Peter Norvig toteaa: “Enemmän dataa voittaa älykkäät algoritmit, mutta parempi data voittaa enemmän dataa.” Tässä artikkelissa tutkimme big dataa ja data miningia, niiden tyyppejä ja sitä, miksi ne ovat tärkeitä liiketoiminnalle.

Mikä on Big Data?

Se viittaa suureen tietomäärään, joka voi olla järjestetty, puolijärjestetty ja järjestämätön, ja joka kasvaa eksponentiaalisesti ajan myötä. Sen suuren koon vuoksi yksikään perinteinen hallintajärjestelmä tai työkalu ei pysty käsittelemään sitä tehokkaasti.

New Yorkin pörssi tuottaa yhden teratavun tiedonsiirtoa päivittäin. Lisäksi Facebook (META ) tuottaa 5 petatavua tiedonsiirtoa.

Big data -termiä voidaan kuvata seuraavilla ominaisuuksilla.

• Volume

Volume viittaa tietojen koostumukseen tai tietojen määrään.

• Variety

Variety viittaa eri tyyppisiin tietoihin, kuten videoihin, kuviin, web-palvelimen lokitiedostoihin jne.

• Velocity

Velocity osoittaa, kuinka nopeasti tietoja kasvaa kooltaan, ja tietoja kasvaa eksponentiaalisesti nopealla tahdilla.

• Veracity

Veracity tarkoittaa tietojen epävarmuutta, kuten sosiaalisen median tietojen luotettavuutta.

• Value

Se viittaa tietojen markkina-arvoon. Onko se arvokasta ja tuottaa korkeita tuloja? Kyky poimia oivalluksia ja arvoa big datasta on organisaatioiden lopullinen tavoite.

Miksi Big Data on tärkeää?

Organisaatiot käyttävät big dataa sujuvoittamaan toimintojaan, tarjoamaan hyvää asiakaspalvelua, luomaan räätälöityjä markkinointikampanjoita ja tekemään muita tärkeitä toimia, jotka voivat lisätä tulosta ja voittoa.

Tutustumme joillekin yleisiin sovelluksiin.

• Lääketieteelliset tutkijat käyttävät sitä tunnistamaan sairauden merkit ja riskitekijät ja auttamaan lääkäreitä diagnosoimaan potilaiden sairauksia.
• Viranomaiset käyttävät sitä rikosten ehkäisemiseen, petosten torjumiseen, hätätilannevastauksiin ja älykkäiden kaupunkien aloitteisiin.
• Liikenteen ja valmistuksen yritykset optimoivat reitit ja hallinnoivat tehokkaasti toimintaketjuja.

Mikä on Data Mining?

Tämä prosessi käsittää tietojen analyysin ja yhteenvetoja merkitykselliseksi tiedoksi. Yritykset käyttävät tätä tietoa lisätäkseen voittoa ja vähentääkseen toimintakuluja.

Miksi Data Mining on tarpeen?

Data mining on välttämätöntä mielipidetutkimukselle, luottoriskien hallinnalle, asiakastappioiden ennustamiselle, hinnoittelun optimoinnille, lääketieteellisille diagnooseille, suosittelujärjestelmille ja paljon muulle. Se on tehokas työkalu missä tahansa alalla, mukaan lukien vähittäiskauppa, tukkukauppa, telekommunikaatio, koulutus, valmistus, terveydenhuolto ja sosiaalinen media.

Data Miningin tyypit

Kaksi päätyyppiä on seuraavassa.

• Predictive Data Mining

Predictive Data Mining käyttää tilastollisia menetelmiä ja tietojen ennustamista. Se perustuu edistyneisiin analyyseihin, jotka hyödyntävät historiallisia tietoja, tilastollista mallinnusta ja koneoppimista ennustamaan tulevia tuloksia. Yritykset käyttävät prediktiivisiä analyysejä löytääkseen tietojen joukosta mallit ja tunnistamaan mahdollisuuksia ja riskejä.

• Descriptive Data Mining

Descriptive Data Mining yhteenkuuluvaa tietoja löytääkseen mallit ja poimimaan merkittäviä oivalluksia tiedoista. Tyypillinen tehtävä olisi tunnistaa tuotteet, jotka ostetaan usein yhdessä.

Data Mining -tekniikat

Jotkut tekniikat käsitellään alla.

• Association

Assosiaatiossa tunnistamme tapahtumia, joissa tapahtumat ovat kytköksissä toisiinsa. Assosiaatioreglit ovat sääntöjä, joita käytetään ymmärtämään korrelaatioita ja yhteyksiä kohteiden välillä. Market basket -analyysi on tunnettu assosiaatioregin tekniikka data miningissa. Vähittäiskauppiat käyttävät sitä lisätäkseen myyntiä ymmärtämällä asiakkaiden ostokäyttäytymistä.

• Clustering

Clustering -analyysi tarkoittaa ryhmittelyä, jossa ryhmät ovat samanlaisia toisilleen, mutta erilaisia muiden ryhmien kohteista.

Eroavaisuudet – Big Data vs Data Mining

Big Data vs Data Miningin tulevaisuus

Yrityksille big datan käsittely tulee olemaan haasteellisempaa tulevina vuosina. Siksi yritysten on pidettävä tietoa strategisena voimavarana ja käytettävä sitä oikein.

Data miningin tulevaisuus näyttää hämmästyttävältä ja liittyy “älykkääseen tietojen löytämiseen”, joka on automaattinen prosessi mallien ja trendien määrittämiseksi suurista tietoista.

Haluatko oppia data tiede ja tekoäly? Tutustu lisää blogeihin unite.ai ja kehitä taitojasi.